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Quantum ml algorithm

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ML@Loft8での発表資料です

Publié dans : Sciences
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Quantum ml algorithm

  1. 1. 1 量子機械学習アルゴリズム Kenji Kubo mercari R4D
  2. 2. 2 自己紹介自己紹介 Twitter: @kenjikun__ (アンスコ2つ) 京都大学大学院人間・環境学研究科 → 大和証券会社 GM運用部 → 株式会社メルペイ 次世代金融開発 (ブロックチェーン・AML) → mercari R4D リサーチャー 大阪大学基礎工学研究科D1(藤井研)
  3. 3. 3 用語 “古典” means “非量子” “古典” doesn’t mean “古い”
  4. 4. 4 理想の量子コンピュータ
 
 実用はまだ先?
 
 
 量子コンピュータ エラー訂正あり
 エラー訂正なし
 不完全だが有用そう
 
 実用は近い?

  5. 5. 5 計算量が
 指数や多項式で減る
 
 量子機械学習 エラー訂正あり
 エラー訂正なし
 性能の良い関数近似器が
 得られるかもしれない

  6. 6. 6 エラー訂正がある場合
  7. 7. 7 エラー訂正がある場合 「逆行列計算」が指数加速 O(N) -> O(logN) 応用: 量子SVM,量子線形回帰,など 「探索」が2次加速 O(N) -> O(√N) 応用: 量子強化学習など Schuld et al., 2016 Dunjko et al., 2016 Rebentrost et al., 2014
  8. 8. 8 N vs logN
  9. 9. 9 Support Vector Machine 普通のSVM(双対問題) 普通のSVM(主問題)
  10. 10. 10 Support Vector Machine 普通のSVM(双対問題) 普通のSVM(主問題) 最小二乗SVM(主問題) 最小二乗SVM(双対問題)
  11. 11. 11 Support Vector Machine 普通のSVM(双対問題) 普通のSVM(主問題) 最小二乗SVM(主問題) 最小二乗SVM(双対問題) HHL: 逆行列計算を量子計算で高速化! Harrow, Hassidim, Lloyd, 2019
  12. 12. 12 エラー訂正がない場合
  13. 13. 13 エラー訂正がない場合 ~数百量子ビットかつ短い量子回路 50量子ビット ≈ 古典メモリ16PB スパコンで1PB MacBook Proで16GB
  14. 14. 14 ハイブリッド機械学習アルゴリズム 途中で大量のメモリが必要だが 統計量だけでいい場合など 四則演算,勾配降下法など 量子コンピュータ 古典コンピュータ
  15. 15. 15 例: 量子回路学習 日本物理学会誌 Vol. 74, No. 9, 2019 量子コンピュータで指数的に大きい特徴量空間を扱う Mitarai and Fujii, 2018
  16. 16. 16 量子機械学習アルゴリズムの現状まとめ 1. エラー訂正がないものの,量子コンピュータの実用が 近づいている 2. エラー訂正があれば,指数や多項式の加速が 得られることが示されている 3. エラー訂正がなくても,より性能の良い関数近似器が 得られるかもしれない

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